Couchbase Kurucu Ortağı Steve Yen, yapay zeka "balonunun" patlamasının ardından oluşacak fırsatlara hazırlık öneriyor. GPU, bellek ve depolamanın ucuzlamasıyla, yapay zekanın üretim hızını artıracağını belirten Yen, veri altyapısının önemine dikkat çekti.
İSTANBUL (İGFA) - Yapay zeka balonu ister 2026’da ister 2027’de patlasın, ileri görüşlü ekipler şimdiden sonrasında doğacak fırsatlara hazırlanabilir. Teknoloji dünyasında bu döngüyü daha önce de gördük: Hype azaldığında altyapı çok daha erişilebilir hale geliyor.
Bu da daha fazla GPU, daha fazla dağıtılmış veri merkezi, daha fazla depolama alanı, daha fazla enerji, daha fazla uçta işleme ve genel olarak çok daha fazla kapasite anlamına geliyor. Bütün bunların inovasyonun önünü açabilecek fiyat seviyelerinde olduğunu da ekleyebiliriz. Akıllı kuruluşlar bunu bir planlama dönemi olarak görerek, balonun ardından doğacak fırsatları değerlendirmeye hazır hale gelecekler.
YAPAY ZEKA BALONU PATLAMADAN ÖNCE AVANTAJLI KONUMA GEÇEBİLİRSİNİZ
Couchbase olarak, bu GPU fazlalığının veritabanımızın sunabileceği hizmetleri hızlandıracağını umuyoruz. Operasyonel iş yükleri için son derecede hızlı, farklılaştırılmış veri analizi yetenekleri, yüksek ölçeklenebilir vektör indeksleme ve aramanın yanı sıra küresel ölçekte yapay zeka destekli uygulamalar için yeni yolların keşfedileceği öngörüyoruz. GPU, bellek, depolama ve ağların daha ucuz ve yaygın hale gelmesiyle birlikte fiyat-performans eğrisinin geliştiricilerin lehine değişeceğini söyleyebiliriz. Bütün bunların getireceği fırsatlar bizi oldukça heyecanlandırıyor.
YENİ NESİL GELİŞTİRİCİLER, EKİPLERİ YÖNLENDİREN ORKESTRA ŞEFLERİ GİBİ BİR ROLE BÜRÜNECEKLER
Geliştiricilerin günlük rutin işleri artık değişiyor. Önde olmak isteyen geliştiriciler, aynı baş aşçıların yoğun bir mutfağı yönetmesi gibi yapay zekayı kullanarak görevleri yönetecek, birden fazla seçeneği karşılaştıracak ve neyin değerli olduğuna karar vererek işlerin hızla ilerlemesini sağlayacak. Asıl beceri, her bir kod satırını kişisel olarak elle yazmaya çalışmak değil, bütün bunları aynı bir orkestra şefi koordine etmek olacak. Bu değişim, ekiplerin işleri daha hızlı yetiştirmelerine ve güncelliğin korumasına yardımcı olacak.
En büyük avantaj, sistemin üst katmanlarını anlamaktan geçecek: verilerin nasıl aktığı, alt sistemlerin çok iş yükü altında nasıl davrandığı, uç ve bulut arasında giderek daha fazla genişleyen bir dünyada büyük resmin nasıl odakta tutulacağı. Hızlı, esnek veri modellerini ve güvenilir uçtan buluta performansı destekleyen geliştirici veri platformları, ekiplere yapay zekayı denetlemek ve onunla işbirliği yapmak için ihtiyaç duydukları şeyleri sağlayarak rakiplerinden daha hızlı hareket etmelerini sağlayacak.
ŞİRKETLER YÖNETEBİLECEKLERİNDEN DAHA HIZLI VERİ ÜRETTİKÇE, YAPAY ZEKA BAŞARISIZLIKLARI YAŞANACAK
Kuruluşlar için yapay zekanın çetrefilli kısmı, herkesin komik bulduğu saçma içerikler olmayacak. Asıl ele alınması gereken durum yapay zekanın ürettiği yarı yapılandırılmış ve yeniden üretilmiş verilerin artması olacaktır ve veri altyapılarını şimdiden güçlendiren şirketler bundan en iyi şekilde yararlanacak şekilde kendilerini konumlandıracaktır. Yapay zeka, ekipler kendi başlarına özellikler oluşturmaya, içerikleri yeniden yazmaya ve yeni veri biçimleri üretmeye başladıkça eski sistemlerin asla başa çıkamayacağı bir hızda yeni tablolar oluşturacaktır. Doğru veri altyapısı olmadan sonuç karışıklık, yinelenen bilgiler ve verilerin anlattığı şeylere olan güvenin sürekli azalması olacaktır.
Bunun kaosa dönüşmesini önlemek için, kuruluşların sürekli yapısal değişiklikleri benimseyebilen ve yoğun veri alımını yönetebilen destekleyen sistemlere ihtiyacı olacaktır. Ek olarak, çıktıların sapmaması veya bozulmaması için yapay zekayı güvenilir operasyonel verilere dayandırmanın yollarını da bulmaları gerekecektir. Esnek JSON modellerini vektör arama gibi özelliklerle birleştirmek ekiplere rakiplerinden daha hızlı hareket etme fırsatı sunacaktır.
YAPAY ZEKANIN BİR SONRAKİ AŞAMASINI, GPU AÇISINDAN ZENGİN VE GPU AÇISINDAN FAKİR KURULUŞLAR ARASINDAKİ FARK BELİRLEYECEK
Yeni dönemde GPU’lar arasındaki fark daha da belirgin hale gelecektir. Veri merkezlerini H100 ve Blackwell ile doldurabilen aktörlerin GPU açısından zengin olduklarını söyleyebiliriz. Diğerleri ise bu düzeyde bir hesaplama gücü olmadan neler yapabileceklerini bulmaya çalışıyor. GPU'larınız yeterli değilse şu anda yapay zeka alanında dokunamayacağınız alanlar var.
Ancak bu ayrım uzun sürmeyecek. Yapay zeka balonu sönmeye başladığında tüm bu GPU kapasitesi ve yeni veri merkezleri ortadan kalkmayacak. Çok daha makul fiyatlarla daha geniş bir pazara sunulacaklar. Bu değişim, devasa modeller eğitmeyen ancak genişleyen altyapı yığını için yapay zeka özellikleri oluşturmak isteyen ekiplere alan yaratacak. Ayrıca bütçenin yarısını tüketmek zorunda kalmadan yapay zekanın ürettiği büyük hacimli verileri depolayabilen, senkronize edebilen ve yeniden şekillendirebilen platformlar daha fazla ilgi çekecek.
YAPAY ZEKA, GELİŞTİRME SÜRECİNİ AYLARDAN GÜNLERE İNDİRECEK VE VERİ PLATFORMLARI BUNA AYAK UYDURMAK ZORUNDA KALACAK
Yapay zekanın yazılımların piyasaya sürülme hızını artıracağı aşikar. Ekipler, geliştiricileri beklemeden prototipler veya yeni özellikler oluşturabilecekler ve bu hız giderek artacak. Yapay zeka ilk taslağı oluşturduktan sonra eskiden aylar süren işler günlere, hatta saatlere kadar kısalabilir. Böyle bir durumda geliştiriciler, uygulayıcı olmaktan çıkıp kontrolör haline geleceklerdir.
Bu yüksek hız, veri katmanına bir baskı uygulayacaktır. Veri şemaları sürekli değişecektir. Yeni veri setleri bir gecede ortaya çıkacaktır. Uygulamalar, eski sistemlerin kaldıramayacağı şekilde büyüyecek ve değişecektir. Böylesine bir atmosferde ekipler, üretimi riske atmadan hızlı yineleme, hızlı geri alma ve sürekli güncellemeleri yönetebilen veri platformlarına ihtiyaç duyacaktır. Hızlı yapısal değişikliklere ve güvenilir uç ortam senkronizasyonuna destek veren JSON öncelikli veritabanları, yapay zeka odaklı geliştirmenin hızına ayak uyduracaktır. Katı yapılara bağlı sistemler ise geride kalacaktır.
Yazan: Couchbase Kurucu Ortağı, Steve Yen
